作者：李誉辉四川大学在读研究生 前言这篇是作者总结的目前最全的R语言—图片组合和拼接，当然常言道：百密必有一疏，欢迎大家在评论区留言本篇没有总结到的用于图片组合和拼接的R包。做教程狠费精力的，别忘了点赞和转发。谢谢。1customLayout包参考来源：https://www.rdocumentation.org/packages/customLayout/versions/0.2.0htt...... 阅 读 全 部 >
什么类型的可视化用于什么类型的问题？本文可帮助您为特定分析目标选择正确的图表类型，以及如何使用ggplot2在R中实现它。一个有效的图标:在不歪曲事实的情况下传达正确的信息简单而优雅的表达信息内容通过美学表达信息，而不是掩盖信息没有信息负载下面介绍了八类常见的图表可视化情景。在绘图之前，请仔细考虑你准备如何通过可视化的方式...阅读全文>>... 阅 读 全 部 >
本文为雷锋网字幕组编译的技术博客 Happiness 2017，作者为 Javad Zabihi。翻译 | Binpluto 整理 | 孔令双雷锋网 AI 研习社：我们选择了 2017 幸福度数集，一个来自 Kaggle 平台的数集。这份数集给出了来自世界 155 个国家，关于包括家庭状况，平均寿命，经济水平，宽容度，对政府的信任感，自由度和反乌托邦残留在内的...阅读全文>>... 阅 读 全 部 >
这些周R语言学习，记录如下。01数据操作概述数据操作是一个对数据加工处理以满足后续数据工作（分析或者建模）的过程。数据操作主要做的事情，包括：数据列的操作。数据行的操作。数据的聚合操作。数据的其它操作。我用dplyr包做数据操作，它功能强大，应用简便，编码易懂。dplyr包做各种数据操作，无论多复杂，都可以分解5种基...阅读全文>>... 阅 读 全 部 >
在利用R语言统计分析之前，建议诸位复习数据清洗和整理方法，打好基础！今天，我着重对定量定性数据的转换功能进行总结，并推出tidyverse系列包供大家了解。1、 数值变量数据转为分类变量数据数值变量数据经常要转换为分类变量，由于本系列课程分类变量的转换，分散在各处，今天进行汇总。常见的方法如下：# 先读取数据集t1<-read.csv("elder1.csv")...阅读全文>>... 阅 读 全 部 >
R语言主要分析的对象是数据集，R语言数据集主要是向量、矩阵、数据框、列表、数组等，我们主要介绍前4种。前面2文已经进行了4种对象的介绍，现在本文将4种对象的程序方法进行进一步总结和凝练。一、is和as系列函数is 和as系列函数涉及不同类型数据和对象的鉴定和转换。我们经常在R语言编程过程中需要了解某一种数据的类型，也可能进行转换方便计算，所以诸位要熟悉他们。is系列是判断某一个...阅读全文>... 阅 读 全 部 >
R（又称R语言）是一款开源的跨平台的数值统计和数值图形化展现工具。通俗点说，R是用来做统计和画图的。R拥有自己的脚本语言和大量的统计、图形库（得益于开源社区），这让她看起来既美又实用。与其他同类软件（如 SPSS）相比，R的特点是纯命令行的，这倒也好，我们更应该把注意力放在数据本身，而非统计工具的UI。R虽说有一套自己的语言，还挺完备，但它最专业的还是做统计和画图，而像连接数据库、文本处...阅读... 阅 读 全 部 >
对于24K纯生信小白来说，数据准备绝对是一件令人头疼的问题。还记得我第一次用ClustalX做序列Alinment时一直不出结果，折腾了一下午偶然发现出错仅仅因为文件名是中文的。经过这次教训以后，自己也养成了个习惯，不管是文件名还是表格内容绝不用中文，哪怕是用拼音表示。在《你可能需要一个功能强大一点的文本编辑器……》一文，已介绍过用Notepad++查看Excel中不容易发现的格式错误。可还是有小... 阅 读 全 部 >
本文约5300字，建议阅读10+分钟。本文将介绍数据清洗过程的主要步骤，并通过案例和代码演示如何利用R语言进行数据清洗。R是进行运算、清洗、汇总及生成概率统计等数据处理的一个绝佳选择。此外，由于它独立于平台、短期内不会消失，所以生成的程序可以在任何地方运行。并且，它具备非常棒的辅助资源。本文摘录自James D.Miller撰写的《数据科学统计学》（Statistics for Data S...... 阅 读 全 部 >
dplyr软件包是R中功能最强大，最受欢迎的软件包之一。该软件包由最受欢迎的R程序员Hadley Wickham编写，他编写了许多有用的R软件包，如ggplot2，tidyr等。本文包括一些示例和如何使用使用dplyr软件包来清理和转换数据。这是一个关于数据操作和数据处理的完整教程。什么是dplyr？dplyr是一个强大的R软件包，用于处理，清理和汇总非结构化数据。简而言之，它...阅读全文>... 阅 读 全 部 >